Erfahrung & Domain Knowledge: Du bringst mehrjährige, profunde Erfahrung (idealerweise 5+ Jahre) im Bereich Data Science mit – idealerweise mit klarem Fokus auf Pricing, Revenue Management oder Demand Forecasting. Du verstehst die betriebswirtschaftlichen Hebel des Retail-Geschäfts wie Preiselastizitäten, Margenoptimierung und Bestandsreichweiten (Inventory-Awareness).Methodische Exzellenz: Du hast fundierte Praxiserfahrung mit Causal Inference, Zeitreihenanalyse und Tree-based Models. Dabei verstehst du es, methodisch präzise zwischen reiner Korrelation und Kausalität zu trennen.Tech-Stack: Du beherrschst Python, PySpark und Databricks souverän. Praxiserfahrung mit CI/CD-Pipelines (z.B. GitLab CI), Best-Practices im Bereich MLOps (MLflow) sowie die Arbeit mit Data-Lake-Architekturen (Delta Lake) sind dir vertraut. Erfahrung mit der Bereitstellung von Modellen via FastAPI und asynchronen Architekturen (Pub/Sub, GCP) runden dein technisches Profil ab.Ownership & Entscheidungsfreude: Du übernimmst gerne operative Lieferverantwortung, vertrittst technische Standpunkte souverän und managst komplexe Abhängigkeiten proaktiv. Dabei verbindest du methodische Tiefe mit Pragmatismus und verfolgst einen klaren MVP-first-Ansatz, um Modelle schnell in Produktion zu bringen und iterativ daraus zu lernen.Mentoring & Lernkultur: Du hast Freude daran, dein Wissen systematisch weiterzugeben. Durch praxisnahes "Mentoring im Code" (z.B. durch Pair Programming und tiefgehende Code Reviews) sicherst du die handwerkliche Exzellenz im Team ab.EinleitungstextSchwarz Digits schafft das technologische Fundament für digitale Entscheidungsfreiheit in Europa. Als IT- und Digitalsparte der Schwarz Gruppe entwickeln und verantworten wir einerseits die IT-Infrastrukturen für die Handelssparten Lidl und Kaufland sowie die Schwarz Produktion und PreZero. Gleichzeitig agieren wir als unabhängiger Anbieter am externen Markt,